TensorFlow提供的网络结构的预训练权重：https://cloud.tencent.com/developer/article/1006123将voc数据集转换成.tfrecord格式供tensorflow训练用：https://blog.csdn.net/guoyunfei20/article/details/80626040训练自己的数据集大体流程如右侧所示：caff...

宽泛策略在使用神经网络来解决新的问题时，一个挑战就是获得任何一种非寻常的学习，也就是说，达到比随机的情况更好的结果。这个实际上会很困难，尤其是遇到一种新类型的问题时。让我们看看有哪些策略可以在面临这类困难时候尝试。假设，我们第一次遇到 MNIST 分类问题。刚开始，你很有激情，但是当第一个神经网络完全失效时，你会就得有些沮丧。此时就可以将问题简化。丢开训练和验证...

在深度学习中，有一个很重要的概念，就是卷积神经网络（CNN），是入门深度学习需要搞懂的东西。过拟合（Overfitting）：即在当前的样本上表现的非常好，但在测试的数据集上表现就非常糟糕。1 卷积网络也叫卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）,是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。“卷积网络”是指那些至少在...

深度学习大牛吴恩达曾经说过：做 AI 研究就像造宇宙飞船，除了充足的燃料之外，强劲的引擎也是必不可少的。假如燃料不足，则飞船就无法进入预定轨道。而引擎不够强劲，飞船甚至不能升空。类比于 AI，深度学习模型就好像引擎，海量的训练数据就好像燃料，这两者对于 AI 而言同样缺一不可。　　随着深度学习技术在机器翻译、策略游戏和自动驾驶等领域的广泛应用和流行，阻碍该技术进一步推广的一个普遍性...

一、学习率的介绍学习率是深度学习中的一个重要的超参，如何调整学习率是训练出好模型的关键要素之一。在通过SGD求解问题的极小值时，梯度不能太大，也不能太小。太大容易出现超调现象，即在极值点两端不断发散，或是剧烈震荡，总之随着迭代次数增大loss没有减小的趋势；太小会导致无法快速地找到好的下降的方向，随着迭代次数增大loss基本不变。学习率越小，损失梯度下降的速度越慢，收敛的时间更长【...

目标检测也能用神经架构搜索，这是一个自动搜索的特征金字塔网络。神经架构搜索已经在图像识别上展现出很强的能力，不论是可微架构搜索的速度，还是基于强化学习搜索的准确度，很多时候自动架构搜索已经超越了我们手动设计的版本。与此同时，学习视觉的特征表示是计算机视觉中的一个基本问题。不论是图像分类还是目标检测，抽取图像特征才是最首要的。在过去几年里，用于图像分类和目标检测的深度卷积网络在架构搜索方面取...

深度学习大牛吴恩达曾经说过：做 AI 研究就像造宇宙飞船，除了充足的燃料之外，强劲的引擎也是必不可少的。假如燃料不足，则飞船就无法进入预定轨道。而引擎不够强劲，飞船甚至不能升空。类比于 AI，深度学习模型就好像引擎，海量的训练数据就好像燃料，这两者对于 AI 而言同样缺一不可。　　随着深度学习技术在机器翻译、策略游戏和自动驾驶等领域的广泛应用和流行，阻碍该技术进一步推广的一个普遍性...

一、学习率的介绍学习率是深度学习中的一个重要的超参，如何调整学习率是训练出好模型的关键要素之一。在通过SGD求解问题的极小值时，梯度不能太大，也不能太小。太大容易出现超调现象，即在极值点两端不断发散，或是剧烈震荡，总之随着迭代次数增大loss没有减小的趋势；太小会导致无法快速地找到好的下降的方向，随着迭代次数增大loss基本不变。学习率越小，损失梯度下降的速度越慢，收敛的时间更长【...

1.打开pycharm，执行.py文件，生成log文件夹2.在pycharm的菜单栏，选择View--Tool Windows--Terminal3.在pycharm下面的命令栏输入上述的logs文件夹位置，本例为：tensorboard --logdir=PycharmProjects\Lucayan\DeepQA\logs4.enter运行即可生成网址，在chrome中打开tens...

一、灰度直方图c++的原型函数：void calcHist(const Mat* images, int nimages, const int* channels, InputArray mask, OutputArray hist, int dims, const int* histSize, const float** ranges, bool uniform=true, bool acc..